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방향성 2차원 타원형 필터를 이용한 스테레오 기반 포즈에 강인한 사람 검출 (Stereo-based Robust Human Detection on Pose Variation Using Multiple Oriented 2D Elliptical Filters)

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최초등록일 2025.03.01 최종저작일 2008.10
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방향성 2차원 타원형 필터를 이용한 스테레오 기반 포즈에 강인한 사람 검출
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 35권 / 10호 / 600 ~ 607페이지
    · 저자명 : 조상호, 김태완, 김대진

    초록

    이 논문은 방향성 2차원 타원형 필터(Multiple Oriented 2D Elliptical Filters;MO2DEFs)를 사용하여 스테레오 영상으로부터 포즈에 강인한 사람 검출을 제안한다. 기존의 물체 지향 크기 적응 필터(Object Oriented Scale Adaptive Filter;OOSAF)는 정면을 보고 있는 사람만을 검출하는 단점을 지니고 있는데 반해 제안한 방향성 2차원 타원형 필터는 사람의 크기나 포즈에 관계없이 사람을 검출하고 추적한다. 2D 공간-깊이 히스토그램에 특정 각도로 향하는 4개의 2차원 타원형 필터들을 적용하고, 필터링된 히스토그램에서 임계값을 통해서 사람을 검출한 다음, MO2DEFs 중 승적 결과가 가장 큰 2차원 타원형 필터의 방향을 사람의 방향으로 판단한다. 사람 후보들은 얼굴을 검출하거나 검출된 사람의 선택된 방향의 머리-어께 형태를 정합함으로서 검증한다. 실험 결과는 (1) 포즈 각도 예측의 정확도는 약 88%이고, (2) 제안한 MO2DEFs를 사용한 사람 검출의 성능이 OOSAF를 사용한 사람 검출의 성능보다 15~20%만큼 향상되었으며, 특히 정면이 아닌 사람의 경우에 더 향상이 있었다.

    영어초록

    This paper proposes a robust human detection method irrespective of their pose variation using the multiple oriented 2D elliptical filters (MO2DEFs). The MO2DEFs can detect the humans regardless of their poses unlike existing object oriented scale adaptive filter (OOSAF). To overcome OOSAF's limitation, we introduce the MO2DEFs whose shapes look like the oriented ellipses. We perform human detection by applying four different 2D elliptical filters with specific orientations to the 2D spatial-depth histogram and then by taking the thresholds over the filtered histograms. In addition, we determine the human pose by using convolution results which are computed by using the MO2DEFs. We verify the human candidates by either detecting the face or matching head-shoulder shapes over the estimated rotation. The experimental results showed that the accuracy of pose angle estimation was about 88%, the human detection using the MO2DEFs outperformed that of using the OOSAF by 15~20%, especially in case of the posed human.

    참고자료

    · 없음
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